10.4. Сигнальные процессоры и мультипроцессорные системы
Программное управление выполняемыми функциями сделало микропроцессор широко распространенным универсальным элементом электронно-вычислительных систем разнообразного назначения. При этом каждая область применения МП предъявляет свои специфические требования к их структуре и характеристикам. Для многих задач измерения, управления и обработки информации в реальном масштабе времени требуется высокая производительность при выполнении математических операций. Особенно актуальными эти требования являются для таких приложений как числовое программное управление станками, обработка изображений, сжатие данных при их хранении и передаче по каналам связи, цифровая звукозапись и распознавание речи, радио- и гидролокация и другие.
Увеличение производительности и вычислительной мощности микропроцессорной системы можно получить различными способами: использование быстродействующей элементной базы на основе совершенной технологии, создание специализированных МП, ориентированных на эффективное выполнение операций обработки данных.
Важнейшей характеристикой вычислителя, отражающей его способность к быстрой обработке данных, считается скорость выполнения математических операций умножения, деления, вычисления функций (тригонометрических, логарифмических, экспоненциальных и т. п.), которые в классической архитектуре реализуются по сложным подпрограммам, не обеспечивающим достаточного быстродействия. Для решения проблемы разработчики пошли по пути создания специализированных МП, ориентированных на выполнение математических операций и называемых арифметическими сопроцессорами. Вначале они выпускались в виде отдельных микросхем, а с развитием технологии были размещены на одном кристалле с основным процессором.
Как правило, цифровая обработка сигналов оперирует с огромными объемами данных в реальном масштабе времени, когда скорость вычислений центрального процессора должна быть согласована с темпами поступления данных с блоков ввода – вывода. Сложность поставленных задач потребовала оптимизации структуры микропроцессорной системы для математической обработки числовых данных по ряду критериев в том числе получения максимальной загруженности аппаратных ресурсов. Это привело к созданию специализированных устройств обработки информации, носящих название сигнальных микропроцессоров (СМП) или Digital Signal Processor (DSP) – цифровых сигнальных процессоров.
Уже первые СМП показали их значительные преимущества для реализации алгоритмов обработки сигналов по сравнению с универсальными микропроцессорами, и процесс улучшения характеристик СМП проходил очень быстрыми темпами. В настоящее время выпускается несколько сотен различных СМП, находящих широкое применение в различных областях техники, где производительность даже современных микропроцессоров явно недостаточна. Специализированные микропроцессоры позволили при обработке сигналов разгрузить системную магистраль ЦПЭ, перенести часть операций обработки в периферийное оборудование и увеличить скорость работы с устройствами ввода – вывода.
Большую часть объема производства СМП составляют дешевые и достаточно производительные 16- и 24-разрядные микропроцессоры с фиксированной точкой. Расширенные коммуникационные возможности, наличие достаточных объемов памяти внутри чипа для данных и программы, возможность защиты программы от несанкционированного доступа, поддержка режима энергосбережения делают эти микропроцессоры привлекательными для использования не только в качестве специализированных вычислителей, но и в качестве контроллеров в различных электронных приборах. Разработаны также и применяются более дорогие микропроцессоры, аппаратно поддерживающие операции над данными в формате с плавающей точкой.
Типичные алгоритмы обработки данных требуют выполнения множества операций сложения и умножения, включающих многократное повторение следующих действий: выборка двух операндов, их перемножение и сложение, запоминание результата. СМП процессоры поддерживают множественный доступ к памяти за один и тот же командный цикл за счет использования раздельных ЗУ команд и ЗУ данных, Это позволило производить выборку двух операндов, чтение кода команды и сохранение результата за один командный цикл.
Характерным для МПС также является наличие аппаратного умножителя, выполняющего умножение чисел за один командный такт (рис.10.9).
Рис.10.9. Структура матричного умножителя
Значительные успехи в решении проблем обработки большого числа сигналов были получены за счет специализации архитектуры СМП. При этом уменьшение общего количества выполняемых микропроцессором функций дает существенный выигрыш по ряду параметров (например, скорости обмена данными с многими внешними устройствами). В них широко используются методы сокращения длительности командного цикла, размещение операндов большинства команд в регистрах, использование теневых регистров для сохранения состояния вычислений и другие.
Типичная схема обработки аналоговых сигналов содержит СМП с аналого-цифровым преобразователем (АЦП) на его входе и цифроаналоговым преобразователем (ЦАП) (рис.10.10).
Рис.10.10. Структура системы обработки аналоговых сигналов.
В соответствии с заданным алгоритмом СМП производит преобразование последовательности взятых через интервал Т отсчетов аналогового сигнала s(t) и цифровых данных v(kT) в последовательность выходных данных z(kT) из которой формируется аналоговый выходной сигнал.
Основные вычислительные процедуры при решении большинства задач обработки сигналов в реальном масштабе времени могут быть сведены к набору простых операций с матрицами, описывающими цифровые данные. В вычислительной математике разработаны эффективные алгоритмы параллельной обработки путем одновременного выполнения множества простых действий. Каждая элементарная операция может быть реализована на индивидуальном вычислителе (процессоре). Система, в которой с целью увеличения ее производительности решаемая задача распределяется между процессорами, носит название мультипроцессорной системы.
Цифровые сигнальные процессоры являются элементной базой для построения многопроцессорных вычислительных систем (МПВС). Архитектура конкретных мультипроцессорных систем с параллельной одновременной обработкой данных зависит от решаемых ими задач. Структуры МПВС отличаются от традиционной магистральной архитектуры построения однопроцессорной вычислительной системы, называемой Single Instruction Single Data (SISD), что можно интерпретировать как однократный поток команд и данных (рис.10.11,а).
Рис.10.11. Однопроцессорная (а) и многопроцессорная системы.
В матричных МПВС множество МП одновременно выполняют разные операции над несколькими последовательными потоками обрабатываемых данных, т.е. работают с многократным потоком команд и многократным потоком данных (рис.10.11,б). Такие системы носят название обозначаемые MIMD - Multiple Instruction Multiple Data.
Используют также промежуточные структуры:
1) магистральные (конвейерные), в которых процессоры одновременно выполняют разные операции над последовательным потоком обрабатываемых данных, т.е. МПВС с многократным потоком команд и однократным потоком данных, обозначаемые MISD - Multiple Instruction Single Data;
2) векторные, в которых все процессоры одновременно выполняют одну команду над различными данными, т.е. МПВС с однократным потоком команд и многократным потоком данных, обозначаемые S1MD - Single Instruction Multiple Data;
Изменение архитектуры непосредственно связано с совершенствованием методов и алгоритмов преобразования данных. Примерами осуществления параллельной архитектуры служит применение итеративных и рекурсивных алгоритмов, реализуемых на систолических или сотовых матрицах с высокими тактовыми частотами. При такой организации приборы взаимодействуют только со своими ближайшими соседями, что существенно уменьшает задержки сигналов.
Свойства и параметры системы обработки информации зависят от характеристик элементной базы, а также принципов объединения и интерфейса, т. е. аппаратных и программных средств обеспечивающих передачу данных.